Здравствуйте! После появления архитектуры трансформера в 2017 году было предложено множество новых архитектур и улучшений, использующих механизм внимания. Некоторые из наиболее значительных работают на основе трансформеров или развивают идеи внимательных механизмов. Вот несколько примеров:
1. **BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers)** - хотя он был представлен в 2018 году, он стал основой для многих дальнейших разработок в области обработки естественного языка.
2. **GPT (Generative Pre-trained Transformer)** - также первый выпущенный в 2018 году, но последующие версии, включая GPT-2 и GPT-3, значительно продвинули возможности генерации текста.
3. **T5 (Text-to-Text Transfer Transformer)** - архитектура, переводящая все задачи обработки текста в формат "вход-выход", что сделало ее универсальным подходом.
4. **Vision Transformers (ViT)** - адаптация трансформеров для обработки изображений, где механизмы внимания используются для извлечения пространственных паттернов.
5. **Swim Transformer** - архитектура, разрабатывающая возможность обрабатывать видеоданные, применяя внимание во временной и пространственной доменах.
6. **DETR (Detection Transformer)** - представляет собой важный шаг вперед в области компьютерного зрения, использующий механизм внимания для решения задач детекции объектов.
7. **Longformer** - разработан для обработки длинных последовательностей, используя локальное внимание и способствуя эффективному управлению памятью.
8. **Reformer** - упрощает трансформеры с помощью методов вроде локального и разреженного внимания для снижения вычислительных затрат.
9. **Linformer** - еще одна модификация трансформеров, использующая проекции низкого ранга для снижения сложности внимания.
10. **Swin Transformer** - архитектура, которая адаптирует механизмы внимания для обработки изображений с учетом иерархической структуры.
Кроме того, продолжаются исследования в области улучшения существующих архитектур трансформеров, расширения их на другие домены (например, в аудиозаписи, графах и т. д.) и оптимизации моделей для работы с ограниченными ресурсами.
Эти разработки показывают, что механизм внимания продолжает оставаться активной областью исследований и адаптаций в различных приложениях.